智能视频监控系统应用的监控视频技术，历经模拟时代的发展，进入到了数字化的时代。在监控系统的数字化进程中，目前正处于从数字化、网络化向着智能化、自动化的发展中。其中智能化的监控视频分析技术是现如今着重发展的方向之一，人们希望通过智能的分析以取代大量繁杂的人工工作。
视频监控系统的智能化会涉及到对于视频图像数据的各种处理，因此在技术的层面上大致可以分为三个层次：1.注重于像素或像块的视频图像处理；2.注重于图像特征以及目标的视频信息分析；3.注重于图像内容意义的智能分析。
通俗的来讲，智能视频监控系统对于图像的处理目标是：可以清楚了解监控区域的场景，包括去噪声、去模糊、去雾化、去抖动、动态的范围扩展等措施；
对于图像的分析目标则要达成：明确监控场景内的对象，包括对车辆的车牌识别、人脸识别、人员统计等方面；
而对于视频整体分析的目标是：明白场景内的意义，即得到人可以理解的结果，比如这种发了什么，有什么东西等。
他包括了行为识别、入侵检测、群体行为识别、物体检测、车辆检测等方面在内的多重智能分析技术。
在上述的三个层次中，我们要实现的目标便是对视频整体的分析，以替代人工对视频监控数据的观察、分析和判断，甚至于在一些方面比我们人类更加的准确和快捷。但同时，想要达到这一目标，对于提供给智能视频监控系统的视频图像数据就需要清晰，以便尽可能的准确划分目标以及识别结果，这些技术我们将其称之为智能视频分析的基础——视频图像的处理和分析。
若是现场摄像机传回的图像数据达不到这样的要求，指望视频智能分析会得出准确的分析结果就会有些困难。正因如此，虽然我们说智能视频分析以及具体实行的方法比较重要，但是提供优良的视频图像的基础技术在当前视频分析智能化的初始阶段更重要。
在当前从智能视频监控系统应用的角度来看，智能分析技术虽然有一些进展，但是还是有很多的内容需要研究和开发，整体的技术也尚处于智能分析的开始，因此该部分是当下在实际应用场合中关注的内容。智能视频监控系统中基础的视频数据处理分析技术包括很多方面，除去经典的图像增强、声音去噪等技术外，还有图像去雾、动态的范围扩展、车牌识别、人员识别等多项技术。
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